当前，许多涌现的 AI创业公司 往往只是大型语言模型（LLM），例如 GPT-4 的简单接口封装，这种现象值得我们警惕。这些“套壳AI” 缺乏专有技术、利润空间和防御能力，极有可能在资金枯竭时消失殆尽。 真正的幸存者将是那些构建核心基础设施或领域专用平台，提供超越简单 提示词工程 的持久价值的公司。 如果你的创业公司可以在几周内被克隆，那么它很可能熬不过 2026 年。
核心问题：空洞的“套壳AI”
许多标榜为 AI创业公司 的企业，其核心价值实际上仅仅停留在对现有大型语言模型（LLM）的简单包装上。它们并非在底层技术上进行创新，而是依赖于现成的模型，通过简单的用户界面或稍微定制化的 提示词工程 来提供服务。这种模式被称为“套壳AI”，其主要问题在于缺乏真正的核心竞争力。
例如，一些公司基于 GPT-3 或 GPT-4 搭建了一个简单的写作助手，用户只需输入几个关键词，就能生成文章。虽然这在一定程度上提高了效率，但其背后的技术含量并不高。其他公司则可能提供所谓的“AI驱动”的客户服务，实际上只是将用户的提问通过 API 传递给 LLM，然后将 LLM 的回复返回给用户。
这种“套壳AI” 的问题在于，它们很容易被复制和替代。因为它们并不拥有独特的算法、数据集或者模型训练方法，所以其他公司也可以很容易地搭建类似的服务。一旦市场竞争加剧，这些公司的利润空间就会被压缩，最终难以生存。
盈利模式的困境：缺乏可持续性
“套壳AI” 公司往往面临盈利模式的困境。由于它们依赖于第三方提供的 LLM，因此需要支付高昂的 API 调用费用。这意味着它们的利润空间相对较小，很难实现可持续的盈利。
以OpenAI为例，其GPT系列的API定价虽然在不断降低，但对于调用量巨大的应用而言，依然是一笔不小的开支。如果一家 AI创业公司 的核心业务是基于 GPT-4 提供写作服务，那么它需要支付大量的 API 调用费用。如果它无法找到有效的盈利模式，例如通过订阅或增值服务来覆盖这些成本，那么它将很难长期生存。
此外，随着 LLM 技术的不断发展，OpenAI 等公司可能会推出更强大的模型，并直接提供类似的服务。这将进一步压缩“套壳AI” 公司的生存空间。例如，OpenAI 已经推出了 ChatGPT，它可以直接与用户进行对话，并提供各种服务。这使得许多基于 LLM 搭建的聊天机器人变得多余。
技术壁垒的缺失：易被复制与超越
“套壳AI” 公司缺乏技术壁垒，这意味着它们很容易被复制和超越。由于它们依赖于现成的 LLM，因此并不拥有独特的算法、数据集或者模型训练方法。其他公司可以很容易地搭建类似的服务，并在某些方面做得更好。
例如，如果一家 AI创业公司 基于 GPT-4 搭建了一个简单的图像生成工具，那么其他公司也可以很容易地使用类似的技术搭建一个类似的工具。如果后者能够提供更好的用户体验、更丰富的功能或者更低的价格，那么前者就会很快失去竞争力。
更为重要的是，LLM 技术本身也在不断发展。OpenAI 等公司可能会推出更强大的模型，并直接提供类似的服务。这将进一步压缩“套壳AI” 公司的生存空间。例如，OpenAI 已经推出了 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等图像生成模型，这些模型可以直接生成高质量的图像，而不需要依赖于第三方工具。
长期价值的构建：核心基础设施与领域专用平台
真正的 AI创业公司 应该专注于构建核心基础设施或领域专用平台，提供超越简单 提示词工程 的持久价值。这意味着它们需要在底层技术上进行创新，并建立起难以被复制的技术壁垒。
核心基础设施 包括但不限于：
- 高性能计算平台： 用于训练和部署大型模型。
- 大规模数据集： 用于训练特定领域的模型。
- 模型压缩与加速技术： 用于提高模型的效率和降低成本。
- 安全与隐私保护技术： 用于保护用户的数据和隐私。
这些基础设施的建设需要大量的资金和技术投入，但一旦建成，就可以为各种 AI 应用提供强大的支持，并形成难以被复制的技术壁垒。例如，OpenAI 和 Google 都投入了大量的资源来构建高性能计算平台，这使得它们能够在训练和部署大型模型方面拥有明显的优势。
领域专用平台 则专注于解决特定领域的问题，例如医疗、金融、教育等。这些平台需要深入了解特定领域的知识和需求，并开发出针对性的 AI 模型和解决方案。
例如，一家 AI创业公司 可以专注于开发医疗领域的 AI 诊断模型，通过训练大量的医学影像数据和病例数据，提高诊断的准确性和效率。另一家公司可以专注于开发金融领域的 AI 风险评估模型，通过分析大量的金融数据，预测市场的风险和机会。
这些领域专用平台需要积累大量的专业知识和数据，并建立起与行业合作伙伴的良好关系。这将使得它们能够提供更专业的服务，并形成难以被复制的竞争优势。
案例分析：AI领域的独角兽之路
我们可以通过分析一些成功的 AI 公司来了解如何构建长期价值。
- Databricks： Databricks 是一家专注于数据工程和机器学习的云平台公司。它提供了 Apache Spark 的商业版本，以及各种数据处理和机器学习工具。Databricks 的成功在于它构建了一个强大的数据平台，可以帮助企业管理和分析大量的数据，并构建各种 AI 应用。
- UiPath： UiPath 是一家专注于机器人流程自动化（RPA）的公司。它提供了各种 RPA 工具，可以帮助企业自动化各种重复性的任务。UiPath 的成功在于它深入了解了企业流程自动化的需求，并开发出针对性的解决方案。
- Scale AI： Scale AI 是一家专注于数据标注的公司。它提供了各种数据标注服务，可以帮助企业训练 AI 模型。Scale AI 的成功在于它解决了 AI 模型训练中的一个关键问题：数据标注。它通过构建一个高效的数据标注平台，帮助企业快速地获取高质量的训练数据。
这些公司的共同点在于，它们都专注于构建核心基础设施或领域专用平台，提供超越简单 提示词工程 的持久价值。它们的技术壁垒相对较高，不容易被复制和超越。
如何避免成为“套壳AI”？
如果你的 AI创业公司 想要避免成为“套壳AI”，你需要考虑以下几个方面：
- 聚焦核心技术： 不要仅仅依赖于现成的 LLM，而是要专注于开发自己的算法、模型或者数据集。例如，你可以尝试开发更高效的模型压缩算法、更准确的数据标注方法，或者更强大的领域专用模型。
- 深耕特定领域： 不要试图解决所有问题，而是要选择一个特定的领域，并深入了解该领域的知识和需求。例如，你可以专注于开发医疗领域的 AI 诊断模型、金融领域的 AI 风险评估模型，或者教育领域的 AI 智能辅导系统。
- 建立技术壁垒： 不要仅仅提供简单的用户界面，而是要构建难以被复制的技术壁垒。例如，你可以尝试构建高性能计算平台、大规模数据集，或者开发独特的模型训练方法。
- 重视用户体验： 不要仅仅关注技术，还要重视用户体验。提供易于使用、功能强大、安全可靠的产品和服务。
- 寻找战略合作伙伴： 不要孤军奋战，而是要寻找战略合作伙伴。与行业领先的企业、研究机构或者政府部门合作，共同推动 AI 技术的发展。
提示词工程的价值与局限
虽然“套壳AI” 的问题在于缺乏底层技术和核心价值，但这并不意味着 提示词工程 没有价值。实际上，提示词工程 在某些情况下可以发挥重要的作用。
例如，在自然语言处理领域，提示词工程 可以用于：
- 控制 LLM 的输出： 通过精心设计的 提示词，可以引导 LLM 生成符合特定要求的文本。
- 提高 LLM 的性能： 通过优化 提示词，可以提高 LLM 在特定任务上的准确性和效率。
- 探索 LLM 的能力： 通过不同的 提示词，可以探索 LLM 的潜在能力，并发现新的应用场景。
然而，提示词工程 的局限性在于：
- 依赖于 LLM 的能力： 提示词工程 只能在 LLM 的能力范围内进行操作，无法突破 LLM 的限制。
- 难以通用化： 针对特定任务设计的 提示词 可能无法在其他任务上使用。
- 缺乏理论基础： 提示词工程 目前主要依赖于经验和试错，缺乏系统的理论基础。
因此，提示词工程 可以作为一种辅助工具，但不能作为 AI创业公司 的核心竞争力。真正的 AI创业公司 需要在底层技术上进行创新，并构建难以被复制的技术壁垒。
展望未来：AI创业的破局之路
未来，AI创业公司 需要打破“套壳AI” 的困局，专注于构建核心基础设施或领域专用平台，提供超越简单 提示词工程 的持久价值。
- 基础模型之外的创新： 除了直接使用现成的 LLM，AI创业公司 可以尝试开发更高效的模型压缩算法、更准确的数据标注方法，或者更强大的领域专用模型。
- 垂直领域的深度整合： 深入了解特定领域的知识和需求，开发针对性的 AI 模型和解决方案。
- 人机协作的新范式： 将 AI 技术与人类的智慧相结合，构建更智能、更高效的人机协作系统。
- 安全可信的 AI 技术： 重视 AI 技术的安全性和可靠性，构建安全可信的 AI 应用。
只有这样，AI创业公司 才能在激烈的市场竞争中生存下来，并为社会创造真正的价值。
总之，你的 AI创业公司 如果仅仅只是一个 提示词 的简单封装，那么问题就大了。需要深刻思考如何构建核心竞争力，避免成为昙花一现的“套壳AI”，才能在未来的 AI 领域中拥有一席之地。